内存缓存持有者

class torchdata.datapipes.iter.InMemoryCacheHolder(source_dp: IterDataPipe[T_co], size: Optional[int] = None)

将来自源数据管道的元素存储在内存中，如果指定，最多存储到大小限制（函数名称：in_memory_cache）。此缓存是 FIFO - 缓存已满后，将不会添加更多元素，直到之前的元素被生成并从缓存中弹出。

参数：:

• source_dp – 从中读取元素并存储在内存中的源数据管道

• size – 此数据管道可以在内存中容纳的最大大小（以兆字节为单位）。默认值为无限制。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> source_dp = IterableWrapper(range(10))
>>> cache_dp = source_dp.in_memory_cache(size=5)
>>> list(cache_dp)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]